dGEN Productions

AI Agents & Autonome Agents

Systemen die zelf onderzoeken, beslissen en handelen, zonder handmatige tussenkomst.

Een AI-agent voert zelfstandig een taak uit op basis van een doel, beschikbare tools en context. Waar een workflow een vaste route volgt, denkt een agent na over welke stappen nodig zijn, kiest zijn eigen route en past aan op wat hij tegenkomt. Agentic AI is de grote verschuiving van 2026: van tools die je bedient naar systemen die het werk overnemen. Onderzoek doen, leads scoren, monitoren, rapporteren, dingen die oordeel vragen en tot nu toe een mens nodig hadden. Wij bouwen agents op Claude en GPT-4 met tool-gebruik, geheugen en fallback-logica, zodat ze betrouwbaar en veilig hun werk doen.

Agentic , Denkt en handelt zelf

Wat je krijgt

Geschikt voor

Research, lead scoring, monitoring, rapportage en complexe beslisbomen die om oordeel vragen.

Wat we opleveren

Een agent met prompt-architectuur, tool-integraties, geheugen en fallback-logica, gedocumenteerd opgeleverd.

Wat levert een AI-agent op?

Een agent neemt werk over dat oordeel vraagt maar steeds hetzelfde patroon volgt: aanvragen beoordelen, informatie opzoeken en samenvatten, concepten klaarzetten. Je team houdt de beslissing, maar niet meer het zoek- en typwerk dat eraan voorafgaat.

Het verschil met een vaste workflow is dat een agent zelf kiest welke stappen nodig zijn. Een mail met een offertevraag gaat een andere route dan een klacht, zonder dat je elke route vooraf hoeft te tekenen.

Hoe verloopt een traject?

We beginnen met één taak die nu veel tijd kost. Samen beschrijven we wat de agent mag zien, welke handelingen hij mag doen en wanneer hij het aan een mens voorlegt. Daarna bouwen we de agent met kleine, veilige koppelingen naar je systemen, testen hem met echte voorbeelden uit je bedrijf en laten hem een paar weken meedraaien terwijl iemand meekijkt.

Pas als de uitkomsten kloppen, krijgt de agent meer ruimte. Alles wat naar buiten gaat of geld kost, blijft op een akkoord wachten.

Waar hangt de prijs van af?

Van het aantal systemen waar de agent mee werkt, hoeveel handelingen hij krijgt en hoe streng de controle moet zijn. Daarnaast zijn er doorlopende kosten voor het taalmodel, per gebruik. Die schatten we vooraf in en begrenzen we, zodat een agent die vastloopt niet ongemerkt kosten maakt.

Waar let je op bij AI-agents?

Geef een agent rechten per handeling, niet toegang tot een heel account. Bewaar wat hij doet, zodat je een fout kunt terugvinden. En begin klein: een agent die één taak goed doet, levert meer op dan een die alles half doet. Meer daarover in onze uitleg over goedkeuring en controle bij AI en over MCP-koppelingen.

Werk je met meerdere agents en tools, dan komt de vraag hoe ze samenwerken. Dat heet een agentic OS: de laag die werk verdeelt, rechten regelt en onthoudt wat er gebeurde.

Hoe ziet dat er in de praktijk uit?

Neem een denkbeeldig installatiebedrijf dat elke dag twintig aanvragen per mail krijgt. Een agent leest elke mail, zoekt de klant op in het CRM, bekijkt of er al een offerte of afspraak loopt en zet een conceptantwoord klaar met de juiste vervolgstap: een afspraak voorstellen, een offerte laten maken of doorzetten naar de eigenaar. De medewerker die eerst de hele inbox doorwerkte, controleert nu de concepten en verstuurt ze.

Voor wie is een AI-agent?

Voor teams met werk dat steeds terugkomt maar elke keer net anders is: aanvragen beoordelen, informatie uit documenten halen, onderzoek naar een klant of leverancier, of antwoorden voorbereiden. Een vaste automatisering loopt daar vast, een AI-agent kan omgaan met de variatie.

Wat als de agent een fout maakt?

Daarom krijgt elke agent grenzen en een vangnet. Stappen met gevolgen, zoals iets versturen, betalen of verwijderen, gaan eerst langs een mens. Alles wat de agent doet, komt in een logboek, zodat je achteraf ziet waarom hij iets besloot. En bij twijfel geeft hij het werk door in plaats van te gokken.

Toepassingen

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?
Een chatbot antwoordt op vragen. Een agent handelt: hij plant stappen, gebruikt tools en voert taken zelfstandig uit om een doel te bereiken.
Zijn autonome agents veilig?
Ja, mits goed gebouwd. We bakken grenzen, bevestigingsstappen en fallback-logica in, zodat een agent nooit ongecontroleerd onomkeerbare acties uitvoert.
Op welke modellen bouwen jullie agents?
Primair op Claude (Anthropic) en GPT-4, met tool-gebruik, geheugen en RAG waar dat nodig is.

Staat jouw vraag er niet bij?

Deze lijst is wat we vaak bouwen, niet wat we kunnen bouwen. Het meeste werk begint met een vraag die nergens precies in past. Vertel wat er bij jou misgaat, dan zeggen we eerlijk of het kan en of het de moeite waard is.

Custom systemen Plan een intake

Plan een gratis intake of bekijk alle diensten.

dGEN Productions, AI-bureau in Veldhoven, regio Eindhoven (Brainport), onderdeel van dGEN Labs. De Run 1141 (1e verdieping, nr. 12), 5503 LB Veldhoven · info@dgenproductions.nl · 06-87413056 · KvK 97916137 (eenmanszaak) · btw NL005295840B15